课程目录

• 二、数学基础（2）
• 03人工智能数学基础之概率论和数理统计1.19
• 10数字特征
• 11中心距，峰度，最大似然
• 1矩阵等价变换
• 2线性方程组的解
• 3特征值特征向量，奇异矩阵，矩阵分解
• 4古典概率条件概率
• 5贝叶斯公式
• 6随机变量
• 7离散变量分布
• 8连续变量分布
• 9连续型随机分布
• 三、python高级应用
• AI-4
• numpy-pandas
• 01-time
• 02-numpy
• 03-numpy
• 04-pandas
• 05-pandas与matplotlib
• 06-pandas分组与制图
• python高级应用
• 01.走进Scrapy爬虫——浅谈Python爬虫
• 02.走进Scrapy爬虫——爬虫利器
• 02.走进Scrapy爬虫——爬虫利器.pptx
• 1练习1
• 2练习2
• 3request1
• 4request2
• 5request3 1时12分之后不要看
• 6request401
• 7request402
• 8request5
• 9正则表达式
• Python科学计算库
• ca_list_copy
• 六、机器学习（2）
• 01回顾
• 02softmax
• 03比特化
• 04决策树
• 05
• 06
• 09
• 10
• 11
• 12
• 7
• 8
• [20180310]_决策树、集成学习
• [20180311]_集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_课件PPT
• [20180311]_集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_随堂笔记
• [20180311]_集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_随堂代码
• 七、机器学习（3）
• 01回顾
• 02kmeans算法
• 03kmeans
• 04birch
• 05回顾
• 06聚类
• 07回顾
• 08svm
• 09svm
• [20180317]_聚类算法_随堂笔记
• [20180317]_聚类算法_随堂代码
• [20180317]_聚类算法_随堂课件
• [20180318]_聚类算法&SVM
• [20180319]_机器学习答疑05
• census
• 八、机器学习（4）
• 01回顾
• 02svm
• 03svm
• 04多分类
• 05回顾
• 06高斯朴素贝叶斯
• 07贝叶斯网络
• 08EM算法
• 09EM
• [20180324]_SVM、多分类及多标签分类算法
• [20180325]_贝叶斯算法、EM算法
• 多分类及多标签分类算法
• 九、机器学习（5）
• 01马尔科夫
• 02马尔科夫
• 03HMM
• 04HMM后向算法
• 05HMM案例
• 06HMM案例
• 概述
• 03_随堂笔记
• ¦-+¦-0225.txt
• 05_随堂代码
• 01_¦¦¦±-+¦+¿ú¦-¼¦-¦¦+¼-±±.ipynb
• 02_¦¦¦±-+¦+¿ú¦¦=+G+e+G+e+++G.ipynb
• 01基础回顾
• 02基础回顾
• 03机器学习概述
• 04机器学习概述
• 05机器学习概述
• 06机器学习概述
• 07机器学习概述
• 课件
• 数学基础python回顾
• 机器学习
• 01最大似然
• 02哑编码
• 0301
• 03线性回归
• 04家用电量预测
• 05
• 05_随堂代码
• 06
• 07
• 08
• 091
• KNN
• [20180303]_回归算法03_随堂笔记
• [20180303]_回归算法05_随堂代码
• 回归算法
• 决策树
• 三、python基础（1）
• 第01节课-软件安装
• 第一章01-python介绍与安装_转
• 第一章02-输入与输出_转
• 第02节课-变量数据类型
• 录像1_转
• 第03节课-数据类型02
• 预科三期
• 第二课变量和数据类型
• oneday1.py
• 录像4_转
• 第04节课-字符串、字典、列表
• 代码
• 第四课字符串、字典、列表
• 视频
• 录像1_转
• 录像2_转
• 录像3_转
• 录像4_转
• 录像5_转
• 第05节课-if
• 代码
• 第五课
• 视频
• if.exe
• if_转
• 第06节课-while循环
• 代码
• 第六课
• 视频
• 录像5.exe
• 录像5_转
• 第07节课-跳转语句-for循环
• 代码
• 第七课
• 视频
• 录像1.exe
• 录像1_转
• 第08课-循环练习题讲解
• 代码
• 第八课
• 视频
• 录像1_转
• 录像2_转
• 录像3_转
• 录像4_转
• 录像5_转
• 录像6_转
• 第09课-函数（一）
• 代码
• 第九课
• 视频
• 录像1.exe
• 录像1_转
• 第10课-函数（二）
• 代码
• 第十课
• 视频
• 录像2_转
• 第11课-函数（三）
• 代码
• 第十一课
• 视频
• 录像1_转
• 第12课-函数（四）
• 代码
• 第十二课
• 视频
• 录像1_转
• 第13课-面向对象
• 代码
• 第十三课
• 视频
• 录像2_转
• 录像3_转
• 录像4_转
• 录像5_转
• 录像6_转
• 录像7_转
• 录像8_转
• 第14课-面向对象（二）
• 代码
• 第十四课
• 视频
• 录像1_转
• 第15课-模块和包
• 代码
• 第十五课
• 视频
• 录像1_转
• 第16课
• 代码
• 第十六课
• 视频
• 录像2_转
• 第17课-异常与time模块
• 代码
• 第十七课
• 视频
• 录像1_转
• 第18课-进程线程
• 代码
• 第十八课
• 视频
• 多进程多线程
• 第19节课-numpy与pandas
• 代码
• numpy
• pandas
• 视频
• numpy01
• numpy02
• numpy03
• numpy04
• pandas01
• pandas02
• 第11章 Python常用模块.pptx
• 第20节课-matpotlib
• 代码
• matplotlib
• 视频
• 录像1_转
• 第11章 Python常用模块.pptx
• 课外阅读资料
• Python编程：从入门到实践 (1)
• Python核心编程
• Python核心编程（第3版）PDF高清晰完整中文版
• Python基础教程(第2版)高清版PDF
• python入门经典-图灵图书
• Python学习手册(第4版) www.linuxidc.com
• 学习PPT
• 第10章 文件和异常.pptx
• 第1章 Python扫盲.pptx
• 第2章 变量和基本数据类型.pptx
• 第3章 字符串处理.pptx
• 第4章 列表.pptx
• 第5章 元祖和字典.pptx
• 第6章 条件控制与循环语句.pptx
• 第7章 函数.pptx
• 第8章 面向对象编程改.pptx
• 第9章 模块和包.pptx
• 十、数据挖掘与项目实战（1）
• 第十周01
• 01主题模型
• 02主题模型坐标轴下降
• 03lda
• 04数据清洗
• 05二值化
• 06特征选择
• 07lda数据清洗
• 第十周02
• 01
• 02
• 03
• 04
• malkov.py
• [20180401]_隐马尔科夫算法模型
• 金融反欺诈模型
• 音乐系统文件分类
• 周日讲解项目_垃圾邮件拦截过滤系统
• 十、自然语言处理（1）
• 聊天机器人（3）
• 第1课 聊天机器人的基础模型与综述
• 第2课 NLP基础及扫盲
• 第3课 后半部分
• 第3课 用基础机器学习方法制作聊天机器人（后30min有遮挡后续补录下）
• 第4课 深度学习基础及扫盲
• 第5课 深度学习聊天机器人原理
• 第6课 用深度学习方法制作聊天机器人 – 七月在线
• 第7课 图像与文本的完美结合：看图回答VQA
• 第8课 简单易用的聊天机器人开发平台与展望
• 课件+资料
• 自然语言处理（1）
• 配套软件
• kaggle-data
• kaggle-word2vec-ipynb
• lastfm-dataset-1K(3).tar.gz
• 第1课 NLP理论基础
• 第2课 Word2Vec理论基础
• 第3课 Word2Vec实战案例课Kaggle竞赛案例
• 第4课 从Word2Vec到FastText的新发展+案例
• 课件资料
• 自然语言处理班（2）
• 7.词向量表示与文本分类
• 词向量、word2vec、sense2vec与相关应用
• 第7课 词向量与相关应用 – 七月在线.ts
• 8.条件随机场与应用
• crf
• CRF分词
• 从最大熵看LR
• 第8课 条件随机场与应用 – 七月在线.ts
• 条件随机场(初学版)
• 条件随机场(公式版)
• 最大熵模型
• 课件资料
• DLinNLP
• Lecture_1
• Lecture_2
• statiscal_machine_translation
• 课件：HMM
• 主题模型课件与资料
• 1 NLP基础技能
• 2 从语言模型到朴素贝叶斯
• 3.LDA主题模型
• 4.基于统计的翻译系统
• 5.隐马尔科夫模型及其应用
• 6.深度学习与NLP简单应用
• 自然语言第五讲后20分钟补充
• 十八、企业项目实战
• AI大数据互联网电影智能推荐（第一季）
• AI大数据互联网电影智能推荐
• AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)
• 十二、深度学习（1）
• 01
• 02
• 03
• 03人工智能数学基础之概率论和数理统计（置信区间和假设检验）（5.4）
• 04
• 05
• 05_随堂代码
• 06
• 07
• 1_TensorFlow基础
• AI03&AI04周末授课课件
• [20180505]_TensorFlow介绍
• 笔记-0505.txt
• 十六、图像处理（1）
• 01
• 02
• 03
• 04
• 05
• 06
• 07
• 08
• 1 目标检测
• 目标检测.pptx
• 目标检测备课
• 十七、图像处理（2）
• 01
• 02
• 03
• 04
• 05
• 06
• 07
• 5Seq2Seq (1).pptx
• 十三、深度学习（2）
• 十三周
• 01
• 02
• 03
• 04
• 05
• 06
• 07
• 08
• 2_深度学习概述
• 3_卷积神经网络(CNN)
• 十四、深度学习（3）
• 十四周
• 01
• 02
• 03
• 04
• 05
• 06
• [20180513]_CNN一
• [20180519]_CNN二
• 十五、自然语言处理
• 01
• 02
• 03
• 04
• 05
• 06
• 07
• 08
• 09
• 1 目标检测
• 10
• 11
• 12
• 13
• 十一、企业项目实战
• AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)
• 4.6、学员分布情况数据展示_tableau
• 十一、数据挖掘与项目实战（2）
• 01
• 金融01
• 金融02
• 金融03
• 金融04
• 金融05
• 金融反欺诈模型
• 垃圾邮件拦截过滤系统
• 音乐02
• 音乐03
• 音乐系统文件分类
• 一、数学基础（1）
• 01函数
• 01人工智能数学基础之数据分析1.13
• 02极限
• 02人工智能数学基础之矩阵和线性代数1.14
• 03函数极限
• 04函数极限性质和两个极限
• 05导数49分11s后重复不要看
• 06导数应用
• 07泰勒公式
• 08多元函数极限
• 09多元函数偏导
• 10线性代数向量运算
• 11方向导数梯度
• 12常见矩阵变换和计算
• 13行列式和矩阵的逆
• 14矩阵初等变换计算